10 cosas que hay que saber sobre el aprendizaje automático
Las herramientas de aprendizaje automático (ML) pueden ser un elemento esencial de una plataforma de seguridad dinámica y potente. El ML puede utilizarse para un sinfín de tareas dentro del espacio de la ciberseguridad, como la detección de malware, la detección de anomalías en la red, la categorización del comportamiento de los usuarios, la priorización de vulnerabilidades y mucho más. En última instancia, nuestro objetivo al utilizar el ML es mejorar el riesgo de los modelos, agilizar la clasificación de las amenazas y predecir con precisión los ataques inmediatos y futuros. A continuación encontrará las 10 cosas más importantes que debe tener en cuenta cuando considere la implementación del ML en su ciberespacio.
- La ciberdelincuencia está evolucionando, y debemos ir un paso por delante
A medida que la tecnología sigue desarrollándose rápidamente, los atacantes avanzan en sus técnicas de phishing, ataques de ransomware, campañas maliciosas y mucho más. Es imperativo que la ciberseguridad utilice tecnología punta que pueda reforzarse utilizando el ML. - El aprendizaje supervisado y no supervisado son los dos componentes principales del ML
El aprendizaje supervisado implica el uso de datos anteriores para ayudar al algoritmo a identificar los datos buenos de los fraudulentos. Utiliza comportamientos aprendidos en el pasado para luego predecir resultados que sigan ese mismo conjunto de pautas.
El aprendizaje no supervisado utiliza la agrupación, que consiste en agrupar ejemplos no etiquetados identificando similitudes entre los datos. Dentro de la ciberseguridad, el aprendizaje no supervisado puede emparejar datos fraudulentos o anómalos.
El aprendizaje supervisado es beneficioso para la clasificación. Cuando se le da información sobre el aspecto de las amenazas potenciales, una máquina puede detectarlas y extraerlas de los datos. El aprendizaje no supervisado, por otro lado, toma los datos sin un conjunto específico de instrucciones y comienza a juntar piezas similares de datos. Esto significa que agrupa y organiza los datos -como las amenazas- en grupos debido a sus cualidades similares. - Los datos son la clave
Para que los algoritmos de ML funcionen correctamente y produzcan el resultado deseado, es necesario imputar un gran volumen de datos de calidad. Al introducir grandes conjuntos de datos, es importante tener en cuenta que sus datos deben representar las amenazas que se espera que ataquen para que la herramienta de ML pueda realizar correctamente su trabajo. También debe asegurarse de que los datos están actualizados. - Los datos deben hablar el mismo idioma para trabajar eficazmente con ML
Si los datos proceden de distintas fuentes que no interactúan bien entre sí debido a diferencias en el tipo o la categorización de los datos, puede resultar difícil para una máquina cribarlos y determinar qué es relevante. Los datos deben proceder de una fuente cohesionada para que el algoritmo funcione a su máxima capacidad. - ML es predictivo, no determinista
ML trata con probabilidades y probabilidad de resultados. Esto significa que tomará los datos que se le proporcionen y utilizará esos resultados anteriores para predecir posibles resultados en el futuro. Aunque no son deterministas, suelen ser muy precisas y pueden realizarse a velocidades mucho mayores que las que podría alcanzar un ser humano. - ML puede proporcionar técnicas específicas de seguridad para superar problemas ineficaces o imposibles que los métodos tradicionales no pueden resolver
ML puede ayudar a encontrar nuevas perspectivas que se escapan a los humanos. También puede reducir la carga de los trabajadores al mantener fácilmente las normas de detección. En lugar de asegurarse manualmente de que los datos siguen las directrices específicas establecidas por una empresa, el ML puede mantener automáticamente las normas de seguridad a mayor velocidad. Puede escalarse, lo que le permite aumentar los datos que es capaz de procesar, con la consiguiente mejora de la eficacia. - El aprendizaje de reglas de regresión, clasificación, agrupación y asociación es una tarea importante y común
La regresión es similar al aprendizaje supervisado en el sentido de que predice el siguiente resultado basándose en los resultados anteriores. En ciberseguridad, esto puede utilizarse en la detección de fraudes.
La clasificación y la agrupación separan los datos en agrupaciones o categorías, y la agrupación agrupa específicamente en función de las similitudes que presentan los datos. Mediante el ML, la clasificación puede establecer categorías para distinguir el spam de los datos permitidos y verdaderos.
El aprendizaje de reglas de asociación utiliza experiencias pasadas con datos para recomendar un resultado específico a un ritmo mucho más rápido de lo que podría hacerlo un ser humano. Si se produce un incidente en un sitio, puede implementarse el aprendizaje de reglas de asociación para recomendar soluciones a los usuarios de forma automática. - Aunque el ML se ha integrado en casi todos los aspectos de la ciberseguridad, es importante reconocer sus limitaciones
Los algoritmos ML son extremadamente eficientes a la hora de reconocer patrones y realizar predicciones. Sin embargo, el ML requiere muchos recursos y sigue teniendo una susceptibilidad al error relativamente alta, porque todos los conjuntos de datos tienen un alcance limitado. El ML también puede ser objeto de exageraciones por parte de los medios de comunicación, que afirman que es más potente de lo que realmente es. - Las personas que implementan la ciberseguridad son tan importantes como el algoritmo
Maximizar el rendimiento de los algoritmos de ciberseguridad basados en ML requiere un esfuerzo cohesivo entre la persona y la máquina. Aunque los algoritmos de ML pueden llevar a cabo el análisis bruto de los datos, es fundamental que el equipo se mantenga al día de los últimos avances tecnológicos y de las posibles amenazas. - El ML para la ciberseguridad debe integrarse fácilmente con el software y la arquitectura existentes
Al implementar nuevas técnicas de ML en su empresa, recuerde que debe simplificar su experiencia y no causar tensiones. Es beneficioso elegir una solución de ML que se integre bien con su software y programación actuales para sacar el máximo partido a la implementación.
En resumen, el ML para la ciberseguridad debería:- Orientarse hacia objetivos y fines específicos
- Minimizar las falsas predicciones
- Disponer de un método para evaluar su eficacia
- Contar con un equipo fuerte que trabaje a su lado
¿Cómo aprovecha Palo Alto Networks el ML para proteger a las empresas de las amenazas del mañana? Nuestros NGFW potenciados por ML utilizan el aprendizaje automático para prevenir las amenazas web y de archivos más comunes con una tasa de éxito del 95%. Nuestros cortafuegos detectan tres veces más dispositivos de IoT y utilizan ML para crear una entrega de firmas en menos de diez segundos, lo que se traduce en una reducción del 99,5% de los sistemas infectados. El ML nos está ayudando a crear un entorno más seguro para nuestros socios y clientes.
Obtenga más información sobre ML aquí en Palo Alto Networks en este artículo de Cyberpedia: ¿Qué es el aprendizaje automático?
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